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基于最小流形类内离散度支持向量机的110m栏成绩预测方法研究
被引量:
1
1
作者
张雅清
《重庆师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期165-168,共4页
针对支持向量机在成绩预测时面临的泛化能力不足问题,提出基于最小流形类内离散度支持向量机M2 SVM。实验选取2000-2009年59次刘翔110m栏成绩作为研究对象,首先将前54次成绩作为训练样本并对模型进行训练得到分类标准,然后将后5次成绩...
针对支持向量机在成绩预测时面临的泛化能力不足问题,提出基于最小流形类内离散度支持向量机M2 SVM。实验选取2000-2009年59次刘翔110m栏成绩作为研究对象,首先将前54次成绩作为训练样本并对模型进行训练得到分类标准,然后将后5次成绩作为测试样本并依次输入模型,比较预测结果与实际结果之间的相似程度,从而说明所提方法的有效性。该方法对人才选拔、成绩提升和梯队建设等具有重要意义。
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关键词
支持向量机
最小
流形
类
内
离散
度
110M栏
成绩预测
原文传递
题名
基于最小流形类内离散度支持向量机的110m栏成绩预测方法研究
被引量:
1
1
作者
张雅清
机构
太原学院数学系
出处
《重庆师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期165-168,共4页
基金
国家自然科学基金(No.61202311)
山西省社会经济统计科研课题(No.KJ[2014]036)
文摘
针对支持向量机在成绩预测时面临的泛化能力不足问题,提出基于最小流形类内离散度支持向量机M2 SVM。实验选取2000-2009年59次刘翔110m栏成绩作为研究对象,首先将前54次成绩作为训练样本并对模型进行训练得到分类标准,然后将后5次成绩作为测试样本并依次输入模型,比较预测结果与实际结果之间的相似程度,从而说明所提方法的有效性。该方法对人才选拔、成绩提升和梯队建设等具有重要意义。
关键词
支持向量机
最小
流形
类
内
离散
度
110M栏
成绩预测
Keywords
Support Vector Machine (SVM)
minimum manifold-based within-class scatter Support Vector Machine (MzSVM)
110 m hurdle- achievement prediction
分类号
TB114 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最小流形类内离散度支持向量机的110m栏成绩预测方法研究
张雅清
《重庆师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
原文传递
已选择
0
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参考文献
引证文献
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